财联社6月24日讯（编辑 夏军雄）高盛在最新研报中表示，人工智能（AI）投资热潮仍未见顶，但市场对其未来回报的定价正明显跑在宏观兑现之前。
该行指出，美国科技投资占国内生产总值（GDP）的比重已突破上世纪90年代互联网泡沫时期高点，超大规模云厂商（Hyperscalers）2026年资本开支预期在过去半年被上调近80%。这轮投资潮仍在推动半导体、云计算、服务器及数据中心产业链的收入和利润增长，也令AI相关资产继续创出高估值。
不过，与90年代末不同，眼下的风险不再主要来自脱离基本面的纯估值扩张，而越来越来自市场对高利润率和高资本回报长期持续的预期。
高盛认为，AI行情的核心矛盾正在加剧：基本面依然强劲，但市场已经提前计入了过多未来收益。
科技投资强度超越互联网泡沫时期
根据高盛数据，美国科技投资占GDP比重已升至约4.9%，超过2000年前后高点。更重要的是，全球AI资本开支仍在加速扩张。
（90年代以来美国科技投资占GDP比重）
市场对主要云厂商资本开支的最新预测显示，2025年资本开支预计为4120亿美元，高于2025年11月时的3960亿美元；2026年预测则从5200亿美元大幅上调至7720亿美元；2027年更由6140亿美元升至9420亿美元。
换而言之，仅过去约6个月，市场对2026年云厂商资本开支的预期就提高了近80%。
这意味着，AI基础设施建设仍处于快速扩张阶段。芯片、服务器、网络设备、数据中心、电力与散热系统等环节，仍将直接受益于云厂商持续投入。
高盛预计，AI相关投资占GDP的比重未来两年将接近、甚至超过90年代科技投资周期的峰值。
从宏观角度看，这并不意味着当前投资已经失控。与90年代末相比，本轮AI投资覆盖面尚不如当年广泛，持续时间也较短，但其规模正在迅速逼近当年的水平。短期而言，只要云厂商继续上调资本开支，AI供应链的订单、收入和盈利预期就仍有继续改善的空间。
当下与90年代末的不同点
高盛并不认为当前AI热潮已经完全复制90年代末的泡沫路径。
彼时，美国科技投资过热的同时，企业利润率开始下滑，企业融资需求和杠杆明显上升，经常账户赤字不断扩大，工资加速增长也推高了单位劳动力成本。这些因素最终削弱了经济扩张基础，并为2001年衰退埋下伏笔。
而当前的情况明显不同。
首先，美国企业利润占GDP比重仍接近历史高位，约为14%。生产率增长较快，但工资与单位劳动力成本的上升速度低于90年代末，意味着企业尚未面临当年那种利润率被成本挤压的局面。
其次，云厂商自由现金流虽然正受到资本开支侵蚀，但问题尚未扩散至整个企业部门。
高盛预计，2026年超大规模云厂商资本开支占经营现金流的比例将升至约100%，反映出这些公司正将几乎全部内部现金流重新投入AI基础设施；但标普500指数成分股企业整体的资本开支压力仍远低于历史极端水平。
此外，美国经常账户赤字没有像90年代末那样恶化，整体非金融企业部门的财务余额也未出现明显恶化。换言之，AI投资热潮暂时没有引发系统性信用扩张或宏观金融失衡。
这也是当前AI牛市与1999年科技股狂潮最关键的区别：企业盈利的快速增长，暂时为高估值提供了部分现实支撑。
市场已走在宏观兑现之前
尽管如此，市场对AI未来收益的定价速度，仍明显快于生产率红利真正落地的速度。
高盛估算，自2022年11月底ChatGPT发布以来，AI相关上市公司市值与私营AI企业估值累计增加约27万亿美元，比2025年11月时统计的19万亿美元进一步增加。
即便采取更保守的估算方法，市场赋予AI的价值仍然庞大。若仅计算半导体公司和私营AI企业等“纯AI”资产，价值增量约为14万亿美元；若再将其他AI相关公司的部分涨幅纳入，估算值约为17万亿美元。
相比之下，高盛对AI提升美国生产率后、可为企业带来的新增资本收入现值的基准估算仅为9万亿美元。
即使假设美国企业能够获得全球AI收益的50%，估值也只是升至16万亿美元；若再叠加更高资本收入份额、更快采用速度等条件，估算可升至18万亿至28万亿美元。
只有在多项积极假设叠加、并假设美国企业还能获得全球AI收益较大份额的情况下，潜在价值才可能达到43万亿美元。
AI赢家的利润率，可能比市场想象得更具周期性
当前AI行情最值得警惕的风险，未必是市盈率继续抬升，而是盈利高点被当成常态。
高盛指出，近期股市上涨更多由盈利预期上调驱动，而不是远期估值进一步扩张。前瞻市盈率今年并未显著上升，但股价仍持续上涨，原因是市场不断提高对2026年和2027年盈利的预测。
表面上看，这比纯粹的估值扩张更健康。但如果盈利增长本身高度依赖资本开支周期，风险便会从估值端转移到盈利端。
当前半导体、服务器、网络设备和数据中心产业链的利润，很大程度上来自云厂商集中建设AI基础设施。
投资周期尚未见顶，短期内订单和盈利预测仍可能继续上调。但一旦资本开支增速放缓，当前直接受益于投资潮的公司可能首先面临收入增长回落、利润率下降和估值重估。
这也是为什么低估值不一定意味着便宜。若一家企业的盈利正处于由资本开支繁荣推动的周期高位，即便其远期市盈率看似不高，也未必具有充足安全边际。
此外，AI带来的生产率收益最终也未必全部流向基础设施供应商。
随着技术扩散，企业客户、软件公司、传统行业和消费者都可能获得一部分收益。若利润池向更广泛行业转移，当前AI领涨企业的超额利润份额就可能被稀释，市场内部也将出现更剧烈的行业轮动。
非AI经济偏弱，令市场更依赖AI叙事
当前宏观背景还存在另一层风险：AI热潮正在掩盖美国经济中非AI部分的疲弱。
高盛指出，上世纪90年代末美国经济是广泛繁荣，消费、住房投资、非科技投资均快速增长，实际国内需求在周期最后两年年化增长接近6%。而如今，非科技投资总体偏弱，消费增长也不及当年强劲。
过去两年，美国实际可支配收入年化增速约为1%，远低于1990年代末约5%至6%的水平。尽管家庭财富上升、储蓄率下降，但这些因素更多反映股市上涨和财富效应，而非广泛收入增长。
这意味着，当前AI投资一方面支撑了美国经济和企业利润，另一方面也让市场更依赖少数行业和少数大型公司。一旦AI资本开支、盈利预期或技术商业化节奏不及预期，冲击可能不只局限于科技股，还可能通过财富效应、企业投资和金融市场情绪传导至更广泛的经济领域。
因此，高盛认为，与1999年至2000年相比，当前发生极端“纯估值泡沫”的风险可能较低，但“盈利泡沫”的风险正在上升。
波动率抬升，AI牛市进入更分化阶段
市场结构也开始出现类似后期牛市的特征。
高盛观察到，过去几个月美国个股隐含波动率明显上升，而股票之间的隐含相关性降至低位，意味着市场对AI受益者与受冲击者的分化正在加剧。费城半导体（SOX）指数近两年的涨幅已接近90年代后期纳斯达克的表现
但信用市场暂时仍较为平静。AI相关融资增加并未显著推高信用利差，原因在于投资者风险偏好强，且企业整体杠杆率明显低于90年代末。
不过，股市波动率上升、个股之间分化扩大，说明市场已不再只是简单交易“AI增长”这一单一叙事，而开始重新评估谁能够真正获得AI利润、谁可能被AI颠覆，以及当前资本开支能维持多久。
